发布于: Feb 7, 2023
在目前数据经济发展的大背景下，企业持续提升数字化能力尤为重要，据 Gartner 的调查发现，有超过80%的组织计划增加对数字化转型的投资；从2020年到2023年，企业数字化转型投资预计将以15.5%的复合年增长率增长，在此期间的总投资将达到6.8万亿美元。
德勤中国通过调查也发现，全球69%的受访企业计划增加数字化转型的财务承诺，预计在未来12个月内将1260万美元用于数字化转型。
由此可见，在复杂多变的市场中，加快向数字驱动型企业转型，优化企业战略布局，探索未来市场和全新业务模式，加速业务增长，成了企业发展的关键目标。
当前市场环境变幻莫测，消费需求持续变化，企业需要以强大的数字化能力灵活应对未来业务发展可能出现的诸多挑战：
当下数据形式日趋多元化，碎片化，数据量持续增长，企业想建立更规范的数据平台则会进一步增加成本；
数据与业务场景不匹配且数据质量较低，使之难以支持企业的发展需要；
很多企业的数据依然停留于 IT 部门，难以将数据融入到具体的业务场景中；
成为数据驱动型企业，需要人、事、物共同推动，但员工的数据能力难以适应企业的数据发展要求。
数据正在成为企业发展过程中的重要生产要素，而云正在重新定义企业创新。企业需要借助数据提高企业业务的可扩展性、敏捷性，还需要通过高质量的数据分析与洞察，加速业务创新、提升运行效率，优化客户体验，为企业的韧性发展提供更多可能。
对企业来说，想成为数据驱动型企业，不仅需要有完善的技术，更需要企业人才、文化等多方面的协同部署：
将数据视为企业构建差异化竞争优势的核心资产，并在企业高层的支持下，清晰地定义出与企业业务战略对齐的企业级数据战略。德勤中国的相关调研发现，企业高层制定企业级数据战略并向员工传达发展愿景的企业，实现高产出的可能性是其他企业的1.7倍。
数据驱动型企业离不开复合型能力的人才支撑。对于一个数据驱动型组织来说，在进行数据分析和建模时，能够及时发现问题，通过有效的洞察来解答问题对未来发展至关重要；同时企业还需构建一个完善的技术平台，借助云计算、云原生数据库等技术，打造云原生数据基础设施、数据分析服务。
想真正完成数据驱动性变革，改变企业员工的思维模式也是必不可少的，持续关注资源的整合与专业精深的提升，打破现有的部门壁垒，实现资源的共享与灵活搭配，从而更加适应未来敏捷、灵活的业务模式。
同时亚马逊云科技认为，向数据驱动型企业转型的过程中，采用云原生数据战略方法，建立一套完整的端到端解决方案，是加速转型与成长的关键：
构建云原生数据库和云原生数据分析服务，改善传统数据存储与建模模式，通过一系列数字化工具、技术，提升数据质量，让决策更精确，从而加速业务增长。
亚马逊云科技智能湖仓2.0架构，融合了数据分析和机器学习等技术，大数据技术能为机器学习提供技术支持，同时机器学习也能提供更好的算法和模型支持。在该架构下，企业可快速打破数据孤岛，让数据无缝流动，充分挖掘数据价值。
从适合的业务场景出发，通过开箱即用的 AI 服务，快速验证，解决机器学习产业的多重挑战，并赋能更多人来构建机器学习应用，最后通过规模化的实施，实现业务价值的落地。
构建从顶层设计到数据应用与服务的数据治理框架，一方面能大幅提升数据的及时性、准确性、完整性和完全性；另一方面企业能根据自身的业务发展需求，迅速整合资源。
为进一步加速企业成长为数据驱动型企业，亚马逊云科技联合德勤中国共同发布了《数领未来，打造数据驱动型企业白皮书》，为向数据驱动型转型的企业提供可靠的发展路径和实用的云原生数据战略方法，以实现更多数据驱动的业务价值落地。
成为数据驱动型企业，需要从战略到数据再到分析能力齐头并进。亚马逊云科技和合作伙伴德勤中国，基于自身的技术优势，多年来已为汽车、零售、工业制造、媒体通信、金融服务等多个领域的企业提供云原生数据战略转型支持；同时还利用云原生基础设施，快速提升系统效率、可用性的同时，有效降低成本，为不同领域企业提供从战略到技术、人才等全方位的支持，快速打破数据孤岛，通过整合化分析，让数据实现跨组织、跨部门、跨产品的流程，从而帮助企业突破原有业务模式，建立差异化竞争模式，让企业在不确定的时代，能持续创造新价值，保持业务快速增长。